【摘 要】
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利用2017年合肥市污染监测站点PM2.5浓度数据、气象数据以及土地利用类型数据,结合随机森林算法(RF)与土地利用回归模型(LUR),模拟合肥市PM2.5浓度空间分布,并利用主成分分析
【机 构】
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安徽师范大学地理与旅游学院,安徽芜湖241002安徽自然灾害过程与防控研究省级实验室,安徽芜湖241002;
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利用2017年合肥市污染监测站点PM2.5浓度数据、气象数据以及土地利用类型数据,结合随机森林算法(RF)与土地利用回归模型(LUR),模拟合肥市PM2.5浓度空间分布,并利用主成分分析法对PM2.5影响因素进行分析.结果 表明:(1)合肥市PM25浓度日变化特征大致呈双峰变化,春季、夏季及秋季的峰值多出现在8:00～9:00,而冬季的峰值则出现在10:00～11:00.低谷值大致都出现在15: 00～17:00.全年PM2.5浓度变化趋势与春季类似.夏季PM2.5浓度变化最为平稳.(2) 2017年合肥市PM2.5浓度分布由城市中心向外减弱,形成北高南低,西高东低的空间分布格局.(3)影响因素方面,PM2.5浓度变化与降水、风速以及相对湿度等呈负相关关系,日照对PM2.5浓度的影响较大,气压及其他污染物与PM2.5浓度呈正相关关系,其中NO2对PM2.5浓度的影响力度较大.
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